Illuminating Microbial Dark Matter in Meromictic Sakinaw Lake
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent advances in metagenomic and single-cell genomic sequencing to investigate uncultivated microbial diversity and metabolic potential, fundamental questions related to population structure, interactions, and biogeochemical roles of candidate divisions remain. Numerous molecular surveys suggest that stratified ecosystems manifesting anoxic, sulfidic, and/or methane-rich conditions are enriched in these enigmatic microbes. Here we describe diversity, abundance, and cooccurrence patterns of uncultivated microbial communities inhabiting the permanently stratified waters of meromictic Sakinaw Lake, British Columbia, Canada, using 454 sequencing of the small-subunit rRNA gene with three-domain resolution. Operational taxonomic units (OTUs) were affiliated with 64 phyla, including more than 25 candidate divisions. Pronounced trends in community structure were observed for all three domains with eukaryotic sequences vanishing almost completely below the mixolimnion, followed by a rapid and sustained increase in methanogen-affiliated (∼10%) and unassigned (∼60%) archaeal sequences as well as bacterial OTUs affiliated with Chloroflexi (∼22%) and candidate divisions (∼28%). Network analysis revealed highly correlated, depth-dependent cooccurrence patterns between Chloroflexi, candidate divisions WWE1, OP9/JS1, OP8, and OD1, methanogens, and unassigned archaeal OTUs indicating niche partitioning and putative syntrophic growth modes. Indeed, pathway reconstruction using recently published Sakinaw Lake single-cell genomes affiliated with OP9/JS1 and OP8 revealed complete coverage of the Wood-Ljungdahl pathway with potential to drive syntrophic acetate oxidation to hydrogen and carbon dioxide under methanogenic conditions. Taken together, these observations point to previously unrecognized syntrophic networks in meromictic lake ecosystems with the potential to inform design and operation of anaerobic methanogenic bioreactors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».